基于MATLAB神经网络图像识别的高识别率代码
更新时间:2020年4月25日 17:26 点击:1505
MATLAB神经网络图像识别高识别率代码
I0=pretreatment(imread('Z:\data\PictureData\TestCode\SplitDataTest\0 (1).png')); I1=pretreatment(imread('Z:\data\PictureData\TestCode\SplitDataTest\1 (1).png')); I2=pretreatment(imread('Z:\data\PictureData\TestCode\SplitDataTest\2 (1).png')); I3=pretreatment(imread('Z:\data\PictureData\TestCode\SplitDataTest\3 (1).png')); I4=pretreatment(imread('Z:\data\PictureData\TestCode\SplitDataTest\4 (1).png')); I5=pretreatment(imread('Z:\data\PictureData\TestCode\SplitDataTest\5 (1).png')); I6=pretreatment(imread('Z:\data\PictureData\TestCode\SplitDataTest\6 (1).png')); I7=pretreatment(imread('Z:\data\PictureData\TestCode\SplitDataTest\7 (1).png')); I8=pretreatment(imread('Z:\data\PictureData\TestCode\SplitDataTest\8 (1).png')); I9=pretreatment(imread('Z:\data\PictureData\TestCode\SplitDataTest\9 (1).png')); %以上数据都是归一化好的数据。 P=[I0',I1',I2',I3',I4',I5',I6',I7',I8',I9']; T=eye(10,10); %%bp神经网络参数设置 net=newff(minmax(P),[144,200,10],{'logsig','logsig','logsig'},'trainrp'); net.inputWeights{1,1}.initFcn ='randnr'; net.layerWeights{2,1}.initFcn ='randnr'; net.trainparam.epochs=5000; net.trainparam.show=50; net.trainparam.lr=0.001; net.trainparam.goal=0.0000000000001; net=init(net); %%%训练样本%%%% [net,tr]=train(net,P,T); PIN0=pretreatment(imread('Z:\data\PictureData\TestCode\SplitDataTest\4 (2).png')); PIN1=pretreatment(imread('Z:\data\PictureData\TestCode\SplitDataTest\3 (2).png')); P0=[PIN0',PIN1']; T0= sim(net ,PIN1') T1 = compet (T0) d =find(T1 == 1) - 1 fprintf('预测数字是:%d\n',d); %有较高的识别率
识别率还是挺高的。但是最大的难点问题是图像的预处理,分割,我觉得智能算法的识别已经做得很好了。最重要的是图像预处理分割。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对猪先飞的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接
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